論文の概要: Hijack-GAN: Unintended-Use of Pretrained, Black-Box GANs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.14107v3
• Date: Wed, 23 Oct 2024 20:55:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-25 12:50:26.105192
• Title: Hijack-GAN: Unintended-Use of Pretrained, Black-Box GANs
• Title（参考訳）: Hijack-GAN: トレーニング済みのブラックボックスガンの意図しない使用法
• Authors: Hui-Po Wang, Ning Yu, Mario Fritz,
• Abstract要約: 現状のGANモデルは、無条件画像生成以外の様々な用途に利用できることを示す。 我々は、画像生成プロセスの制御も可能な反復的なスキームによりこれを達成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.90008929377144
• License:
• Abstract: While Generative Adversarial Networks (GANs) show increasing performance and the level of realism is becoming indistinguishable from natural images, this also comes with high demands on data and computation. We show that state-of-the-art GAN models -- such as they are being publicly released by researchers and industry -- can be used for a range of applications beyond unconditional image generation. We achieve this by an iterative scheme that also allows gaining control over the image generation process despite the highly non-linear latent spaces of the latest GAN models. We demonstrate that this opens up the possibility to re-use state-of-the-art, difficult to train, pre-trained GANs with a high level of control even if only black-box access is granted. Our work also raises concerns and awareness that the use cases of a published GAN model may well reach beyond the creators' intention, which needs to be taken into account before a full public release. Code is available at https://github.com/hui-po-wang/hijackgan.
• Abstract（参考訳）: Generative Adversarial Networks (GANs) は、パフォーマンスの向上とリアリズムのレベルが自然画像と区別できないものになりつつある一方で、データや計算に対する高い要求も伴っている。 我々は、現在最先端のGANモデル(研究者や業界が公開しているような)が、無条件の画像生成を超えて幅広い用途に利用できることを示した。 我々は、最新のGANモデルの非線形潜在空間にもかかわらず、画像生成プロセスの制御を可能にする反復的なスキームによってこれを達成した。 これにより、ブラックボックスアクセスのみを許可しても、高いレベルの制御で、最先端で訓練が難しい、事前訓練済みのGANを再利用できるようになる。 我々の研究は、公開されたGANモデルの使用例がクリエーターの意図を超えるかもしれないという懸念と認識も引き起こします。 コードはhttps://github.com/hui-po-wang/hijackgan.comで入手できる。

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